Transformación digital y procesos administrativos en el Gobierno Regional de San Martín, 2024

Descripción del Articulo

La investigación se relaciona con el ODS 9, que pretende generar nuevas infraestructuras resilientes, el cual pretende promover la industrialización sostenible y generar la innovación; tiene como objetivo determinar la relación entre transformación digital y procesos administrativos en el Gobierno R...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Flores Sangama, Junior
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/158326
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/158326
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Transformación digital
Procesos administrativos
Digitalización
Administración pública
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.06.02
Descripción
Sumario:La investigación se relaciona con el ODS 9, que pretende generar nuevas infraestructuras resilientes, el cual pretende promover la industrialización sostenible y generar la innovación; tiene como objetivo determinar la relación entre transformación digital y procesos administrativos en el Gobierno Regional de San Martín, 2024. La investigación es de tipo básica, no experimental, cuantitativa, de nivel correlacional y de corte transversal, cuya población es de 435 y muestra de 204 colaboradores. La técnica de recolección es la encuesta y como instrumento el cuestionario. Los resultados mostraron que el nivel de transformación digital es regular en 53%; el nivel de procesos administrativos es regular en 49%. Existe relación entre las dimensiones de transformación digital y procesos administrativos, ya que cuenta con un p-valor de <0.001. Concluyendo que existe relación positiva moderada y significativa entre transformación digital y procesos administrativos en el Gobierno Regional de San Martín, 2024, con un Rho de 0.573 y un p-valor de <0.001; además, el coeficiente de determinación es de 33% de dependencia entre variables de estudio.
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